AB robotaxi-tracker
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает последние или текущие данные о количестве автономных транспортных средств, беспилотных автомобилей, роботакси, автомобилей Tesla или Waymo в США, размер парка, распределение по городам, официальные данные о парке, данные, собранные трекером, или сравнительные таблицы, особенно когда данные должны поступать с robotaxitracker.com / Robotaxi Tracker. Он охватывает естественные запросы, такие как «帮我查下最新的美国自动驾驶车辆数量», и предоставляет рабочий процесс для проверки фронтенд-бандлов, обнаружения запросов к бэкенду Convex, разделения официальных данных парка и данных, собранных трекером, проверки количества по городам и итоговых данных, а также форматирования компактных сравнительных таблиц.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for the latest or current US autonom…»
Use this skill when the user asks for the latest or current US autonomous vehicle, self-driving car, robotaxi, Tesla, or Waymo vehicle counts, fleet size, city distribution, official fleet numbers, tracker-collected counts, or comparison tables, especially when the data should come from robotaxitracker.com / Robotaxi Tracker. It covers natural requests like "帮我查下最新的美国自动驾驶车辆数量" and provides the workflow to inspect frontend bundles, discover Convex backend queries, separate official-fleet vs tracker-collected metrics, validate city counts and totals, and format compact comparison tables.
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает последние или текущие данные о количестве автономных транспортных средств, беспилотных автомобилей…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1731 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 592 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.